基于卷积神经网络的手写汉字识别

时间: 2023-11-16 09:01:00 浏览: 46
卷积神经网络是一种深度学习模型,它在图像处理方面表现出色。基于卷积神经网络的手写汉字识别可以通过以下步骤实现: 1. 收集并准备手写汉字数据集,包括汉字图片和对应的标签。 2. 将数据集分为训练集和测试集。 3. 构建卷积神经网络模型,包括卷积层、池化层、全连接层等。 4. 使用训练集对模型进行训练,调整模型参数,使其能够准确地识别手写汉字。 5. 使用测试集对模型进行测试,评估模型的准确率和性能。 以下是一个基于PyTorch实现的手写汉字识别的代码示例: ```python # 导入必要的库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms # 定义卷积神经网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3) self.dropout1 = nn.Dropout2d(0.25) self.dropout2 = nn.Dropout2d(0.5) self.fc1 = nn.Linear(64 * 12 * 12, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.conv2(x) x = nn.functional.relu(x) x = nn.functional.max_pool2d(x, 2) x = self.dropout1(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.dropout2(x) x = self.fc2(x) output = nn.functional.log_softmax(x, dim=1) return output # 加载数据集 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) train_dataset = datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST('data', train=False, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=True) # 定义损失函数和优化器 model = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 for epoch in range(10): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() # 测试模型 model.eval() test_loss = 0 correct = 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: output = model(data) test_loss += criterion(output, target).item() pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() test_loss /= len(test_loader.dataset) accuracy = 100. * correct / len(test_loader.dataset) print('Test set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)'.format( test_loss, correct, len(test_loader.dataset), accuracy)) ```

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